大家都知道TikTok上有一个叫“for you”的功能，这个功能非常智能，会根据用户的喜好做出推荐，深受大家喜爱，而这背后的的具体技术性其实就是人工智能。
TikTok推荐算法的构架可分为3个构成部分：大数据框架、人工神经网络以及分布式架构。
1、大数据框架
TikTok的大部分数据信息来源于用户的智能机，包含了系统软件和安装的应用软件等，TikTok特别关心用户的主题活动日志，例如收看时间、滚动、关注点赞、共享和评价等。
日志数据信息根据Flume和scribe开展整理和归纳，他们根据管路传送到Kafka队列中。随后Apache Storm与Apache Hadoop生态体系中的别的部件并行处理数据流分析。
Apache Hadoop生态体系是一个用以数据处理方法和储存的分布式架构。这包含第一代分布式系统数据处理系统MapReduce，它与批处理命令并行计算数据信息。
YARN是一个用以工作生产调度和群集资源优化配置的架构，HDFS是一个分布式存储，HBase是一个可拓展的分布式数据库，适用大中型报表的非结构化数据储存。
Hive是给予数据统计和查找的数据库管理基础设施建设。
Zookeeper是一个性能卓越的融洽服务项目。伴随着信息量的持续增长，即时数据处理方法架构应时而生。
ApacheSpark是第三代架构，有利于对互联网大数据工作中附和开展几近即时的分布式系统解决。Spark根据在存储空间中解决，来提高MapReduce的特性。在过去的数年里，TikTok运用了第四代架构Flink。
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